Oversikt over datastruktur

Datastruktur er broen mellom rådata og forretningsbehov. Bilde et rotete pantry - hvis du tilfeldig kaster i bokser med bønner og poser med tørre ingredienser uten et bestemt organisatorisk system, vil det være utrolig vanskelig å finne det du trenger for middag. Det samme gjelder datadrevne organisasjoner – uorganiserte, dupliserte og frakoblede data hindrer dem i å oppfylle sine unike forretningskrav i tide.

Hvordan fungerer datastrukturen?

Datastruktur fungerer ved å opprette et standard datamiljø for harmoniserte operasjoner i hele organisasjonen. Det tar en mangesidig tilnærming for å legge til rette for effektiv datahåndtering og utvikler seg over tid. Vanlige metoder omfatter:

• Utnyttelse av datamodeller: Datamodeller representerer strukturen og relasjonene til dataene.

• Bruk av lagringsløsninger: Lagringsløsninger er en annen måte å holde data organisert og tilgjengelig på.

• Håndheve sikkerhetstiltak: Sikkerhetstiltak holder dataene trygge mot brudd, angrep eller korrupsjon.

• Muliggjøre datastyring: Datastyringspraksis gjør data i samsvar med lover og forskrifter.

Sammen legger disse elementene til rette for effektiv datahåndtering, og støtter strategisk beslutningstaking og driftseffektivitet.

Robust datastruktur bør være fleksibel nok til å imøtekomme bestemte forretningsbehov. Etter hvert som nye kilder til data flommer markedet gjennom ny teknologi som AI og Internett of Things (IoT)-funksjoner, gjør datastruktur data nyttige, organiserte og gjenfinnbare.

Når dataarkitekturen implementeres på riktig måte, hjelper den bedrifter med følgende:

• Redusere redundans av datalagring

• Forbedre datakvaliteten

• Økende muligheter for dataopprydding og harmonisering

• Opprette integrasjonsmuligheter

• Redusere datasiloer

Typer av datastruktur og underliggende komponenter

Datastruktur gir en overordnet visning av hvordan ulike dataadministrasjonssystemer samhandler. Mindre datalagringsrepositories, inkludert datasjøarkitektur, datavarehusarkitektur og andre datamodeller fremmer de analytiske egenskapene til ulike typer datastruktur, inkludert datastoffer og datanettarkitektur.

Typer datamodeller

Det finnes tre forskjellige typer datamodeller:

1. Konseptuelle datamodeller

Konseptuelle datamodeller, noen ganger kalt domenemodeller, gir bedrifter en storbildevisning av hva datasystemene inneholder, hvordan de er organisert, og hvilke typer dataregler som er på plass.

1. Logiske datamodeller

Logiske datamodeller er mindre abstrakte enn konseptuelle datamodeller. De gir en detaljert visning av dataelementer, hvordan de samhandler med hverandre og hvordan de forholder seg til ulike aspekter ved virksomheten.

1. Fysiske datamodeller

Fysiske datamodeller er de mest detaljerte typene datamodeller. De skisserer detaljene i databaseimplementeringen, inkludert indekser, tabeller og spesifikasjoner for lagring og ytelse. De gir en detaljert oversikt over hvordan organisasjoner sikrer, lagrer og får tilgang til data.

Datastruktur kontra datamodellering

Den største forskjellen mellom datastruktur og datamodellering er skala. Datamodellering er en del av datastrukturen – det er representasjonen av dataobjekter og deres relasjoner. Mens datastrukturen gir det strategiske rammeverket, tilbyr datamodellering de taktiske verktøyene for å implementere dette rammeverket.

Typer datastruktur

1. Datasjøarkitektur

Datasjøarkitektur, eller bare en datasjø, lagrer strukturerte, halvstrukturerte og ustrukturerte data i alle målestokk, noe som gjør den spesielt nyttig for dataforskere og dataingeniører. Datasjøarkitekturen gjør det mulig for organisasjoner å samle inn data i sitt opprinnelige format raskt – inkludert skybaserte og on-premise-data. Den brukes til å fremme nye maskinlæringsapplikasjoner, KI-funksjoner, konseptbevis og sikkerhetskopierings- og gjenopprettingsoperasjoner for data.

1. Datalagerarkitektur

Datalagerarkitektur, også kalt et datavarehus, er et stort lagringssted som samler inn data fra hele bedriften. Datalagerarkitekturen holder disse uensartede dataene på et enkelt, sentralisert sted. Den brukes hovedsakelig til å veilede beslutninger om dataadministrasjon og støtte forretningsprosesser.

1. Arkitektur for datamarked

Datamarkedsarkitektur, eller datamarked, er den mindre, mer fokuserte versjonen av datavarehusarkitekturen. Den inneholder mindre delsett av data som vanligvis er viktige for individuelle team, brukere eller grupper i en organisasjon, for eksempel salgsavdelingen. De spesialiserte dataene i disse marsjene gjør det mulig for utvalgte team eller brukere å ekstrahere fokusert innsikt raskere enn et datavarehus. Det er mye mer detaljert enn datasjøarkitektur og datavarehusarkitektur.

1. Datastoffarkitektur

Et datastoff er en kombinasjon av dedikerte programvareløsninger og datastruktur som kobler til, administrerer, sentraliserer og styrer data på tvers av ulike systemer og applikasjoner. Et datastoff hjelper organisasjoner med å samle inn innsikt om dataene sine og bruke dem til å redusere siloer og forbedre datavedlikeholdstiltak. Datastoffarkitektur bruker data fra en rekke kilder, inkludert datasjøarkitektur, datavarehusarkitektur og andre applikasjoner for å gi en detaljert oversikt over hvordan en organisasjon bruker data. Datastoffet er spesielt nyttig fordi det gjør det mulig for organisasjoner å få tilgang til dataene sine uansett hvor det befinner seg, uten å måtte hele tiden ekstrahere og gjenoppbygge dem – samtidig som forretningskontekst og logikk holdes intakt. I motsetning til datalagringssystemer strømlinjeformer et datastoff alle data i kompleks datastruktur, noe som gjør det nyttig for analyser, maskinlæring og AI-applikasjoner ved å sikre, rense, supplere og forene dem.

1. Datanettarkitektur

Datanettarkitektur, eller et datanett, organiserer data etter domene på et desentralisert sted. Kategorisering av data etter domene – for eksempel markedsføring, salg eller HR – gjør det mulig for dataeiere i bedriften å ta sine egne datadrevne beslutninger og innhente innsikt for sine forretningsbeslutninger. Data mesh arkitektur samler inn data fra andre desentraliserte kilder, inkludert datasjøarkitektur og datavarehusarkitektur, og vever dem inn i et datastoff for å gi detaljert datainnsikt og fremme forretningssmidighet.

Komponenter for datastruktur

Mye som kjøkken organisasjon, data arkitektur har flere forskjellige komponenter. Organisasjon handler ikke bare om fysiske adresser – det er også tankeprosessene og den mentale dedikasjonen som trengs for å holde ting ryddig. Hvert aspekt av datastrukturen spiller en tydelig rolle og bidrar til unike fordeler som holder arkitekturen i gang uten problemer. Nøkkelkomponenter i datastruktur inkluderer:

• Datamodeller: Datamodeller er svært detaljerte, abstrakte representasjoner av dataobjekter og deres interaksjoner. De gir et oppsett av organisasjonen og strukturen av data og viser hvordan dataflyter og avhengigheter fungerer innenfor en organisasjons datasystem. Datamodeller er spesielt nyttige for å designe databaser, da de bidrar til å sikre dataintegritet og konsistens.

• Dataintegrasjon: Dataintegrasjonskanaler kobler data fra forskjellige kilder i en enkeltvis, sentralisert visning. Vanlige dataintegrasjonsprosesser inkluderer ETL-operasjoner (ekstrakt, transformasjon, lasting), datasynkronisering og datamigrering. Effektiv integrering skaper et sammenhengende datamiljø som støtter omfattende analyse og rapportering ved å koble sammen ellers usammenhengende datasiloer.

• Datalagring: Datalagring omfatter databaser, datavarehusarkitektur og datasjøarkitektur. Datalagringsløsninger støtter både nåværende og fremtidige databehov med bedre skalerbarhet, sikkerhet og pålitelighet. Riktig lagringsarkitektur forbedrer datainnsamling og -administrasjon, noe som gir rask tilgang til riktig informasjon ved behov.

• Datasikkerhet: Datasikkerhetstiltak er forholdsregler som organisasjoner bruker for å beskytte dataene sine mot uautorisert tilgang, brudd og korrupsjon. Vanlige datasikkerhetstiltak inkluderer kryptering, tilgangskontroller og regelmessige revisjoner. Etablering av datasikkerhet er avgjørende for å opprettholde dataintegritet og overholde lovbestemte krav – beskytte sensitiv informasjon mot potensielle trusler.

• Datastyring: Datastyring omfatter standardretningslinjer og prosedyrer for administrasjon av dataressurser. Det bidrar til å sikre datakvalitet og håndhever overholdelse av lover og forskrifter. Et rammeverk for datastyring definerer roller og ansvar, datastandarder og ansvarlighetstiltak, som fremmer effektiv og etisk bruk av data på tvers av en organisasjon.

Prinsipper for datastruktur

Prinsippene for datastruktur etablerer grunnleggende retningslinjer og beste praksis for effektiv administrasjon av data på tvers av en organisasjon. Disse prinsippene gir et grunnlag for å skape et robust og skalerbart datamiljø, som støtter både nåværende og fremtidige forretningsbehov.

• Konsistens: Velstrukturert datastruktur sikrer at data er ensartede og standardiserte på tvers av organisasjonen. Dette innebærer bruk av standardiserte datadefinisjoner og formater for å forenkle integrering og analyse.

• Skalerbarhet: Datastruktur bidrar til å legge til rette for vekst. Derfor er den forberedt på økt datavolum og flere datakilder. Ved å iverksette tiltak for å planlegge for disse endringene, for eksempel å sørge for at de har nok plass til innvirkninger av data eller rask, fleksibel analyseprogramvare, kan organisasjoner holde sin datastruktur intakt.

• Sikkerhet: Sikkerhetstiltak er avgjørende for å beskytte datastrukturen mot uautorisert tilgang, angrep og brudd. Ved å bruke vanlige sikkerhetstiltak, som de du kan ha på telefonen eller datamaskinen for å beskytte deg mot virus eller identitetstyveri, kan organisasjoner sørge for at dataene deres er trygge og deres personvern er beskyttet.

• Fleksibilitet: I sin natur kan datastrukturen tilpasses – den er i stand til å imøtekomme nye teknologier og forretningskrav på et øyeblikks varsel. I stedet for å ta mye tid og omjustere for å legge til ny programvare, som KI-funksjoner eller til og med et nytt e-postsystem, tillater datastruktur organisasjoner å bruke nye verktøy raskt og med minimal hodepine.

• Tilgjengelighet: Datastruktur gjør data tilgjengelig for alle som trenger det, når de trenger det. I stedet for å begrense tilgangen til viktig informasjon, for eksempel salgsdata og inntekter, kan organisasjoner gjøre dataene sine gratis å bruke for alle innenfor deres rekker. Dette forbedrer rettidig og effektiv beslutningstaking.

Hva er fordelene med datastruktur?

Når dataarkitekturen implementeres på riktig måte, gir den bedrifter en rekke fordeler, inkludert:

• Forbedret styring av datalivssyklus: Moderne datastruktur hjelper bedrifter med å administrere dataene bedre over tid. Siden data raskt blir utdatert, hjelper flytende datastruktur bedrifter med å migrere data til langsommere, rimeligere lagringsområder. Datarekitektur gjør data mer tilgjengelige for revisjon uten å øke behovet for dyre datalagringsanlegg.

• Forbedret datakvalitet: Datarekitektur bidrar til å opprettholde datastyring og sikkerhetsstandarder på tvers av organisasjonen. Ved å lagre data innenfor dataarkitektur av høy kvalitet finner organisasjoner raskt dataene de trenger, og samler inn riktig innsikt for å informere forretningsbeslutninger.

• Redusert dataredundans: Dupliserte data vises noen ganger i uensartede områder i et foretak. Dataduplisering øker risikoen for unøyaktighet i data og begrenser potensialet for dataintegrasjon. Velstrukturert datastruktur gjør det mulig for organisasjoner å standardisere datalagring og redusere risikable duplikater, noe som forbedrer dataanalyseprosesser.

• Minimerte datasiloer: Disparer datalagringssoner skaper ofte datasiloer, noe som minimerer organisasjonens evne til å jobbe på sitt største potensial. Datastruktur etablerer fleksibel integrasjon på tvers av datadomener, slik at ulike deler av virksomheten kan se hverandres data og kommunisere mer effektivt. Denne integrasjonen gir bedrifter en grundig oversikt over viktige datapunkt, for eksempel utgifter og inntekter, som forbedrer beslutningstakingen og opprettholder en enkelt versjon av sannheten.

Hva er de vanligste datastrukturrammene?

Rammeverk for datastruktur er grunnlaget for IT-infrastrukturen og er avgjørende for å støtte en datadrevet forretningsstrategi. Flere rammeverk er mye tatt i bruk for å veilede implementeringen av datarekitektur i organisasjoner. De vanligste typene inkluderer:

• Zachman-rammeverket: Denne strukturerte tilnærmingen til datastruktur organiserer bedriftsdata og -prosesser ved å gi en oversikt over perspektiver og abstraksjoner. Rammeverket dekker alt fra kontekstuell informasjon på høyt nivå til detaljerte driftsspesifikasjoner. Det forenkler kommunikasjonen mellom interessenter ved å tilby et felles språk og metodikk, noe som muliggjør bedre tilpasning mellom IT-systemer og forretningsmål.

• TOGAF (The Open Group Architecture Framework): TOGAF er en høynivåmetode for å designe, planlegge, implementere og styre datastruktur. Den fokuserer på å tilpasse IT-infrastrukturen til forretningsmålene og skape et sammenhengende datamiljø. Dette hjelper organisasjoner med å oppnå sine strategiske mål gjennom veiledet, strukturert dataadministrasjon.

• DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge): Dette rammeverket tilbyr omfattende retningslinjer og beste praksis for dataadministrasjon. Den fungerer som en nyttig referanse for dataeksperter ved å dekke ulike aspekter ved datastruktur, inkludert datastyring, datakvalitet og dataintegrasjon. DAMA-DMBOK-rammeverket legger vekt på viktigheten av prinsipper og praksis for datahåndtering ved å oppnå konsekvente data av høy kvalitet på tvers av en organisasjon.

Fremtiden for datastruktur

Datastruktur støtter nye datatrender og nyere teknologi, noe som gjør det mulig for organisasjoner å utvikle moderne teknologi og få et konkurransefortrinn. Potensielle trender som datastruktur kan legge til rette for, inkluderer:

• KI- og maskinlæringsanalyse: KI- og maskinlæringsteknologi revolusjonerer datalandskapet med kraftige prediktive analyser, automatisering og avansert databehandling. Disse teknologiene forbedrer datastrukturen ved å identifisere mønstre, lage spådommer og automatisere rutineoppgaver. Alle disse gjør intelligente dataadministrasjonssystemer mer effektive.

• Edge Computing: Edge Computing behandler data nærmere brukeren i stedet for å stole på sentraliserte datasentre. Når den er integrert i datastrukturen, reduserer den den totale ventetiden og forbedrer databehandlingsmulighetene i sanntid. Dette er avgjørende for applikasjoner som krever umiddelbar innsikt, for eksempel IoT-enheter og sanntidsanalyseprogramvare.

• Blokkjede: Blokkjedeteknologi skaper et desentralisert ledgersystem som øker datasikkerheten og integriteten. Ved å tilveiebringe en transparent metode for registrering av transaksjoner, forbedrer blockchain betydelig påliteligheten og påliteligheten til datastrukturen.

• Data- og analyseløsninger: Datastrukturen øker ytelsen til data- og analyseløsninger. Sammen med fordelene med åpne data økosystemer, er organisasjoner med stabil datarekitektur mer forberedt på å ta smidige forretningsbeslutninger innen stadig utviklende markeder.

Se hvordan SAPs dataanalyseløsninger endrer datalandskapet og støtter moderne forretningsinitiativer.

Lær mer

Les mer